Lobster¶

Ang Lobster ay isang workflow shell na nagbibigay-daan sa OpenClaw na magpatakbo ng mga multi-step tool sequence bilang isang solong, deterministic na operasyon na may malinaw na mga approval checkpoint.

Hook¶

42. Ang iyong assistant ay maaaring bumuo ng mga tool na namamahala sa sarili nito. Ask for a workflow, and 30 minutes later you have a CLI plus pipelines that run as one call. Lobster is the missing piece: deterministic pipelines, explicit approvals, and resumable state.

Bakit¶

43. Sa kasalukuyan, ang mga kumplikadong workflow ay nangangailangan ng maraming pabalik-balik na tool call. 44. Bawat tawag ay may gastos sa token, at kailangang i-orchestrate ng LLM ang bawat hakbang. Lobster moves that orchestration into a typed runtime:

• Isang tawag imbes na marami: Nagpapatakbo ang OpenClaw ng isang Lobster tool call at nakakakuha ng structured na resulta.
• May built-in na approvals: Ang mga side effect (magpadala ng email, mag-post ng komento) ay humihinto sa workflow hanggang sa malinaw na maaprubahan.
• Resumable: Ang mga humintong workflow ay nagbabalik ng token; aprubahan at i-resume nang hindi muling pinapatakbo ang lahat.

Bakit DSL imbes na plain programs?¶

Sadyang maliit ang Lobster. Ang layunin ay hindi "isang bagong wika," kundi isang predictable at AI-friendly na pipeline spec na may first-class approvals at resume tokens.

• Built-in ang approve/resume: Kayang mag-prompt ng tao ang isang normal na program, pero hindi ito makaka-pause at resume gamit ang isang durable token nang hindi ka gumagawa ng sarili mong runtime.
• Determinism + auditability: Data ang mga pipeline, kaya madaling i-log, i-diff, i-replay, at i-review.
• Constrained surface para sa AI: Maliit na grammar + JSON piping ang nagbabawas ng mga “creative” code path at ginagawang realistic ang validation.
• May baked-in na safety policy: Ang mga timeout, output cap, sandbox check, at allowlist ay ipinapatupad ng runtime, hindi ng bawat script.
• Still programmable: Each step can call any CLI or script. 45. Kung gusto mo ng JS/TS, bumuo ng mga .lobster file mula sa code.

Paano ito gumagana¶

Inilulunsad ng OpenClaw ang lokal na lobster CLI sa tool mode at sini-parse ang isang JSON envelope mula sa stdout. If the pipeline pauses for approval, the tool returns a resumeToken so you can continue later.

Pattern: maliit na CLI + JSON pipes + approvals¶

46. Bumuo ng maliliit na command na nagsasalita ng JSON, pagkatapos ay i-chain ang mga ito sa isang solong Lobster call. (Example command names below — swap in your own.)

inbox list --json
inbox categorize --json
inbox apply --json

{
  "action": "run",
  "pipeline": "exec --json --shell 'inbox list --json' | exec --stdin json --shell 'inbox categorize --json' | exec --stdin json --shell 'inbox apply --json' | approve --preview-from-stdin --limit 5 --prompt 'Apply changes?'",
  "timeoutMs": 30000
}

Kung humiling ng approval ang pipeline, i-resume gamit ang token:

{
  "action": "resume",
  "token": "<resumeToken>",
  "approve": true
}

AI triggers the workflow; Lobster executes the steps. 47. Pinananatiling malinaw at naa-audit ang mga side effect ng mga approval gate.

Halimbawa: i-map ang mga input item papunta sa mga tool call:

gog.gmail.search --query 'newer_than:1d' \
  | openclaw.invoke --tool message --action send --each --item-key message --args-json '{"provider":"telegram","to":"..."}'

JSON-only na LLM steps (llm-task)¶

48. Para sa mga workflow na nangangailangan ng structured LLM step, i-enable ang opsyonal na llm-task plugin tool at tawagin ito mula sa Lobster. This keeps the workflow deterministic while still letting you classify/summarize/draft with a model.

I-enable ang tool:

{
  "plugins": {
    "entries": {
      "llm-task": { "enabled": true }
    }
  },
  "agents": {
    "list": [
      {
        "id": "main",
        "tools": { "allow": ["llm-task"] }
      }
    ]
  }
}

Gamitin ito sa isang pipeline:

openclaw.invoke --tool llm-task --action json --args-json '{
  "prompt": "Given the input email, return intent and draft.",
  "input": { "subject": "Hello", "body": "Can you help?" },
  "schema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "intent": { "type": "string" },
      "draft": { "type": "string" }
    },
    "required": ["intent", "draft"],
    "additionalProperties": false
  }
}'

Tingnan ang LLM Task para sa mga detalye at opsyon sa configuration.

Workflow files (.lobster)¶

Lobster can run YAML/JSON workflow files with name, args, steps, env, condition, and approval fields. 49. Sa mga OpenClaw tool call, itakda ang pipeline sa file path.

name: inbox-triage
args:
  tag:
    default: "family"
steps:
  - id: collect
    command: inbox list --json
  - id: categorize
    command: inbox categorize --json
    stdin: $collect.stdout
  - id: approve
    command: inbox apply --approve
    stdin: $categorize.stdout
    approval: required
  - id: execute
    command: inbox apply --execute
    stdin: $categorize.stdout
    condition: $approve.approved

Mga tala:

• Ang stdin: $step.stdout at stdin: $step.json ay nagpapasa ng output ng naunang hakbang.
• Ang condition (o when) ay puwedeng mag-gate ng mga hakbang batay sa $step.approved.

I-install ang Lobster¶

50. I-install ang Lobster CLI sa parehong host na nagpapatakbo ng OpenClaw Gateway (tingnan ang Lobster repo), at tiyaking ang lobster ay nasa PATH.
51. Kung gusto mong gumamit ng custom na lokasyon ng binary, magpasa ng absolute na lobsterPath sa tool call.

I-enable ang tool¶

Ang Lobster ay isang optional na plugin tool (hindi naka-enable bilang default).

Inirerekomenda (additive, ligtas):

{
  "tools": {
    "alsoAllow": ["lobster"]
  }
}

O per-agent:

{
  "agents": {
    "list": [
      {
        "id": "main",
        "tools": {
          "alsoAllow": ["lobster"]
        }
      }
    ]
  }
}

Iwasang gamitin ang tools.allow: ["lobster"] maliban kung balak mong tumakbo sa restrictive allowlist mode.

Note: allowlists are opt-in for optional plugins. 2. Kung ang iyong allowlist ay nagbabanggit lamang ng mga plugin tool (tulad ng lobster), pinananatiling naka-enable ng OpenClaw ang mga core tool. 3. Upang higpitan ang mga core tool, isama rin sa allowlist ang mga core tool o grupong gusto mo.

Halimbawa: Email triage¶

Kung walang Lobster:

User: "Check my email and draft replies"
→ openclaw calls gmail.list
→ LLM summarizes
→ User: "draft replies to #2 and #5"
→ LLM drafts
→ User: "send #2"
→ openclaw calls gmail.send
(repeat daily, no memory of what was triaged)

May Lobster:

{
  "action": "run",
  "pipeline": "email.triage --limit 20",
  "timeoutMs": 30000
}

Nagbabalik ng JSON envelope (pinutol):

{
  "ok": true,
  "status": "needs_approval",
  "output": [{ "summary": "5 need replies, 2 need action" }],
  "requiresApproval": {
    "type": "approval_request",
    "prompt": "Send 2 draft replies?",
    "items": [],
    "resumeToken": "..."
  }
}

Inaprubahan ng user → i-resume:

{
  "action": "resume",
  "token": "<resumeToken>",
  "approve": true
}

4. Isang workflow. Deterministic. 5. Ligtas.

Mga parameter ng tool¶

run¶

Magpatakbo ng pipeline sa tool mode.

{
  "action": "run",
  "pipeline": "gog.gmail.search --query 'newer_than:1d' | email.triage",
  "cwd": "/path/to/workspace",
  "timeoutMs": 30000,
  "maxStdoutBytes": 512000
}

Magpatakbo ng workflow file na may mga arg:

{
  "action": "run",
  "pipeline": "/path/to/inbox-triage.lobster",
  "argsJson": "{\"tag\":\"family\"}"
}

resume¶

Ipagpatuloy ang isang humintong workflow pagkatapos ng approval.

{
  "action": "resume",
  "token": "<resumeToken>",
  "approve": true
}

Mga optional na input¶

• lobsterPath: Absolute na path papunta sa Lobster binary (huwag ilagay para gamitin ang PATH).
• cwd: Working directory para sa pipeline (default sa kasalukuyang process working directory).
• timeoutMs: Patayin ang subprocess kung lumampas sa tagal na ito (default: 20000).
• maxStdoutBytes: Patayin ang subprocess kung lumampas ang stdout sa laki na ito (default: 512000).
• argsJson: JSON string na ipinapasa sa lobster run --args-json (workflow files lang).

Output envelope¶

Nagbabalik ang Lobster ng JSON envelope na may isa sa tatlong status:

• ok → matagumpay na natapos
• needs_approval → naka-pause; kailangan ang requiresApproval.resumeToken para mag-resume
• cancelled → tahasang tinanggihan o kinansela

Inilalabas ng tool ang envelope sa parehong content (pretty JSON) at details (raw object).

Mga approval¶

Kung naroroon ang requiresApproval, suriin ang prompt at magpasya:

• approve: true → i-resume at ipagpatuloy ang mga side effect
• approve: false → kanselahin at tapusin ang workflow

6. Gamitin ang approve --preview-from-stdin --limit N upang mag-attach ng JSON preview sa mga request ng approval nang walang custom jq/heredoc glue. Resume tokens are now compact: Lobster stores workflow resume state under its state dir and hands back a small token key.

OpenProse¶

7. Mahusay na magkapareha ang OpenProse at Lobster: gamitin ang /prose upang i-orchestrate ang multi-agent prep, pagkatapos ay magpatakbo ng Lobster pipeline para sa deterministikong approvals. 8. Kung kailangan ng isang Prose program ang Lobster, payagan ang lobster tool para sa mga sub-agent sa pamamagitan ng tools.subagents.tools. 9. Tingnan ang OpenProse.

Safety¶

• Local subprocess lang — walang network call mula mismo sa plugin.
• Walang secrets — hindi minamanage ng Lobster ang OAuth; tumatawag ito ng mga OpenClaw tool na gumagawa niyon.
• Sandbox-aware — naka-disable kapag sandboxed ang tool context.
• Hardened — dapat absolute ang lobsterPath kung tinukoy; ipinapatupad ang mga timeout at output cap.

Pag-troubleshoot¶

• lobster subprocess timed out → dagdagan ang timeoutMs, o hatiin ang mahabang pipeline.
• lobster output exceeded maxStdoutBytes → itaas ang maxStdoutBytes o bawasan ang laki ng output.
• lobster returned invalid JSON → tiyaking tumatakbo ang pipeline sa tool mode at JSON lang ang pini-print.
• lobster failed (code …) → patakbuhin ang parehong pipeline sa terminal para masuri ang stderr.

Alamin pa¶

• Plugins
• Plugin tool authoring

Case study: mga workflow ng komunidad¶

10. Isang pampublikong halimbawa: isang “second brain” CLI + Lobster pipelines na namamahala ng tatlong Markdown vault (personal, partner, shared). The CLI emits JSON for stats, inbox listings, and stale scans; Lobster chains those commands into workflows like weekly-review, inbox-triage, memory-consolidation, and shared-task-sync, each with approval gates. 11. Hinahawakan ng AI ang paghatol (categorization) kapag available at bumabalik sa mga deterministikong patakaran kapag hindi.

• Thread: https://x.com/plattenschieber/status/2014508656335770033
• Repo: https://github.com/bloomedai/brain-cli